@phdthesis{Hoppe2017, author = {Hoppe, Sebastian}, title = {Nachhaltiges Gesch{\"a}ftsprozessmanagement in produzierenden Unternehmen am Beispiel der deutschen Automobilhersteller}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-47050}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2017}, abstract = {Nachhaltig und Gesch{\"a}ftsprozesse sind h{\"a}ufig benutzte Schlagworte der heutigen Zeit, vor allem in Politik und Wissenschaft. Auch deren Verbindung nachhaltige Gesch{\"a}ftsprozesse hat Aufnahme in den allgemeinen Sprachgebrauch und Wortschatz gefunden. Das Ziel nachhaltiger Gesch{\"a}ftsprozesse ist es, die Effektivit{\"a}t und Effizienz des Unternehmens langfristig zu verbessern, ohne die Wettbewerbsf{\"a}higkeit des Unternehmens zu beintr{\"a}chtigen. Nachhaltige Gesch{\"a}ftsprozesse fokussieren dabei insbesondere auf drei unterschiedliche Aspekte: {\"O}konomie, {\"O}kologie und Soziales. Diese Aspekte sind unter dem allgemeinen Grundsatz der Nachhaltigkeit zu betrachten und in das bestehende Management zu integrieren. Auch dieses funktionale Managen von Gesch{\"a}ftsprozessen oder der Nachhaltigkeit ist zwischenzeitlich wissenschaftlich bearbeitet worden. Dessen Umsetzung in der Wirtschaft l{\"a}sst jedoch zu w{\"u}nschen {\"u}brig. Diese Arbeit hatte sich daher zur Aufgabe gemacht, das funktionale Managen, d. h. das Planen, das Steuern und Kontrollieren von nachhaltigen Gesch{\"a}ftsprozessen in einen Kontext zu bringen. Dabei wurde unter den Gesichtspunkten der Effektivit{\"a}t und der Effizienz gepr{\"u}ft, ob f{\"u}r dieses komplexe Management ein separates Konzept notwendig wird. Es wurde daher untersucht, ob sich mit dem Gesch{\"a}ftsprozessmanagement die Nachhaltigkeitsaspekte planen, steuern und kontrollieren lassen. Zur Pr{\"u}fung dieser These wurden die deutschen Automobilhersteller als Validierungsobjekte herangezogen.}, subject = {Effektivit{\"a}t; Effizienz; Nachhaltigkeit; Nachhaltige Entwicklung; Gesch{\"a}ftsprozessmanagement; Effectiveness; Efficiency; Sustainability; Sustainable development; Business process management; Deutschland; Kraftfahrzeugindustrie; Wertsch{\"o}pfungskette; Nachhaltigkeit; Prozessmanagement}, language = {de} } @phdthesis{Tran2021, author = {Tran, Anh Duc}, title = {Konzeption einer Big-Data-Architektur zur Optimierung und Flexibilisierung der Automobilproduktion}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-56012}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2021}, abstract = {Im Zeitalter der Digitalisierung steht die Automobilindustrie vor innerbetrieblichen Herausforderungen, welche sowohl die angewandten Technologien, als auch den Menschen gleichermaßen betreffen. Dabei gilt es die Effizienz im Produktionsprozess anhand vorhandener Daten zu maximieren, indem bestehende Ressourcen optimal eingesetzt werden. Die effiziente Nutzung vorhandener Ressourcen ist ein entscheidender Faktor zur Erreichung globaler Ziele, wie dem einer ressourcenschonenden, klimaneutralen Produktion. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erarbeitung einer Big-Data-Architektur, mit der ein Ansatz des Predictive Maintenance in der Produktion zum Trage kommt. Das Big-Data-Konzept soll system{\"u}bergreifend die Datenflut in der Automobilproduktion abfangen und durch eine effiziente Aufarbeitung f{\"u}r die Verwertbarkeit sorgen. Hinsichtlich der Orchestrierung der Datensysteme liegt der Schwerpunkt in der Automatisierung der Datenanalyseprozesse. Dar{\"u}ber hinaus wird dem Leser das disruptive Potenzial von Big-Data-Technologien n{\"a}her gebracht.}, subject = {Digitalisierung; Produktion; Big Data; Datenanalyse; Predictive maintenance; Digitazation; Production; Big Data; Data analytics; Predictive maintenance; Kraftfahrzeugindustrie; Big Data}, language = {de} }